docs(TAPNAV): 新增 08_Navigation 触觉主动感知无视觉导航论文笔记

[ImChong]

概要

模块轮转 07_Teleoperation → 08_Navigation。_data/papers.json 里 Navigation 的 24 个条目都已有笔记，所以取上游 awesome-humanoid-robot-learning Navigation 章节里还没有笔记的最新论文：

TAPNAV: Humanoid Navigation through Tactile Active Perception（arXiv 2610.10748，2026-10-07；Georgia Tech Ye Zhao 组）

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• 源码：项目页标注「Code coming soon」，暂未开源，所以本笔记没有源码运行时序图

笔记内容

• 方法：不用相机和激光雷达，G1 双手装 TouchTronix SensX 160 触觉末端，把「戳墙」当成主动感知动作。粒子滤波（600 粒子）维护 SE(2) 位姿信念，触觉似然同时用上「碰到」和「没碰到」两种结果。约束 A* 在搜索路线时用高斯传播加沿墙法向的卡尔曼更新预测不确定度，剪掉超出 (0.18 m, 20°) 界限的路线。每到一个子目标，按期望信息增益（EIG）选左右手和探测方向。底层是上下身解耦的 RL 全身控制：上身跟踪末端位姿和力，下身跟踪落脚点
• 结果：MuJoCo 四张地图平均成功率 95%，Random-touch 77.5%，Sweep-touch 38.8%，只用里程计 22.5%；真机在厨房和办公室走廊完成导航（论文没有给真机成功率）
• 整体流程 mermaid 图（位姿估计 → 全局约束 A* → 局部 EIG 选探测 → 全身控制 → 触觉观测回到滤波器）
• 「正前方一堵墙」EIG 算例：用论文表 I 的参数算出 σx = 0.10 m 时 EIG 1.054 nats，0.05 m 时 0.650 nats，并说明「没碰到」那一半的信息量

其他改动

• papers/PROGRESS.md：新增 feat(Roadmap): 视频节点悬浮显示双语提示 #595，Navigation 改为 23 篇
• _data/papers.json：新增条目，zh_title 已生成
• papers/DAILY_SUMMARY_LOG.md、progress.json：记录今天的进度，下一篇轮转到 09_State_Estimation

验证

• python3 scripts/prepare_pages.py ✅
• pytest：276 passed ✅；ruff check scripts/ tests/ ✅
• jekyll build + sanitize_paper_html.py 后，在无头 Chromium 中检查论文页：mermaid 渲染成 SVG，55 处公式由 KaTeX 渲染，没有漏出原始 $…$
• 本 PR 只新增一篇论文笔记和索引数据，没有改动样式、布局或模板

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